計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)畢業(yè)論文三維網(wǎng)格的二次曲面提取技術(shù)研究(存儲(chǔ)版)
【正文】 機(jī)軟硬件技術(shù)不斷進(jìn)步的同時(shí)，圖形學(xué)領(lǐng)域的三維掃描和三維建模技術(shù)也取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。該算法在把模型曲面分解成具有指定特征小區(qū)域的基礎(chǔ)上，將一給定形狀逐級(jí)聚類為相連的區(qū)域，這些區(qū)域可用歸屬于給定集的基本二次曲面來(lái)逼近。 垐垯櫃 換燙梯葺銠 ? endstream endobj 2 x滌 ?`U 39。 《《《特別提醒》》》：正文內(nèi)容由 PDF文件轉(zhuǎn)碼生成，如您電腦未有相應(yīng)轉(zhuǎn)換碼，則無(wú)法顯示正文內(nèi)容，請(qǐng)您下載相應(yīng)軟件，下載地址為 。介紹了各個(gè)典型算法的思想，說(shuō)明其實(shí)現(xiàn)方法和性能。從而解決了以下兩個(gè)問(wèn)題：計(jì)算給定三 維網(wǎng)格內(nèi)部的優(yōu)化擬合橢球體；從巨量候選橢球體中選擇最重要 (最小重復(fù)度 )的子集。因此，網(wǎng)格多面體的二次曲面提取一直是圖形學(xué)領(lǐng)域里的關(guān)鍵技術(shù)，是研究的熱點(diǎn)課題。算法的核心也不在于基元聚類的擴(kuò)張，而在于選擇最優(yōu)的聚類進(jìn)行合并操作。用于計(jì)算機(jī)處理的模型通常是先用掃描儀掃描實(shí)體模型得到散亂的點(diǎn)云集合，然后在此基礎(chǔ)上生成復(fù)雜的網(wǎng)格多面 體，最后對(duì)這些網(wǎng)格多面體進(jìn)行二次曲面提取，從而在計(jì)算機(jī)中重建原實(shí)體模型。該算法在把模型曲面分解成具有指定特征小區(qū)域的基礎(chǔ)上，將一給定形狀逐級(jí)聚類為相連的區(qū)域，這些區(qū)域可用歸屬于給定集的基本二次曲面來(lái)逼近。 在計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)不斷進(jìn)步的同時(shí)，圖形學(xué)領(lǐng)域的三維掃描和三維建模技術(shù)也取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。介紹了各個(gè)典型算法的思想，說(shuō)明其實(shí)現(xiàn)方法和性能。從而解決了以下兩個(gè)問(wèn)題：計(jì)算給定三維網(wǎng)格內(nèi)部的優(yōu)化擬合橢球體；從巨量候選橢球體中選擇最重要 (最小重復(fù)度 )的子集。因此，網(wǎng)格多面體的二次曲 面提取一直是圖形學(xué)領(lǐng)域里的關(guān)鍵技術(shù)，是研究的熱點(diǎn)課題。算法的核心也不在于基元聚類的擴(kuò)張，而在于選擇最優(yōu)的聚類進(jìn)行合并操作。用于計(jì)算機(jī)處理的模型通常是先用掃描儀掃描實(shí)體模型得到散亂的點(diǎn)云集合，然后在此基礎(chǔ)上生成復(fù)雜的網(wǎng)格多面體，最后對(duì)這些網(wǎng)格多面體進(jìn)行二次曲面提取，從而在計(jì)算機(jī)中重建原實(shí)體模型。該算法在把模型曲面分解成具有指定特征小區(qū)域的基礎(chǔ)上，將一給定形狀逐級(jí)聚類為相連的區(qū)域，這些區(qū)域可用歸屬于給定集的基本二次曲面來(lái)逼近。 在計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)不斷進(jìn)步的同時(shí)，圖形學(xué)領(lǐng)域的三維掃描和三維建模技術(shù)也取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。介紹了各個(gè)典型算法的思想，說(shuō)明其實(shí)現(xiàn)方法和性能。從而解決了以下兩個(gè)問(wèn)題：計(jì)算給定三維網(wǎng)格內(nèi)部的優(yōu)化擬合橢球體；從巨量候選橢球體中選擇最重要 (最小重復(fù)度 )的子集。因此，網(wǎng)格多面體的二次曲面提取一直是圖形學(xué)領(lǐng)域里的關(guān)鍵技術(shù)，是研究的熱點(diǎn)課題。算法的核心也不在于基元聚類的擴(kuò)張，而在于選擇最優(yōu)的聚類進(jìn)行合并操作。用于計(jì)算機(jī)處理的模型通常是先用掃描儀掃描實(shí)體模型得到散亂的點(diǎn)云集合，然后在此基礎(chǔ)上生成復(fù)雜的網(wǎng)格多面體，最后對(duì)這些網(wǎng)格多面體進(jìn)行二次曲面提取，從而在計(jì)算機(jī)中重建原實(shí)體模型。 首先，本文對(duì)目前國(guó)內(nèi) 外三維網(wǎng)格的二次曲面提取的背景知識(shí)、進(jìn)展及其在各個(gè)方面的應(yīng)用情況進(jìn)行了綜述。 最后，對(duì)本文的研究工作進(jìn)行總結(jié)，并指出了未來(lái)的研究方向。 其次，本文提出了一種基于層次聚類的二次曲面的提取算法。在反求工程、影視動(dòng)畫(huà)及電腦游戲等要求高細(xì)節(jié)三維模型的領(lǐng)域，數(shù)字化的三維圖形開(kāi)始大量涌現(xiàn)，并得到廣泛使用。與區(qū)域增長(zhǎng)自下向上的局部貪婪策略不同，本文的層次聚類提取算法采用全局貪婪策略。曲面提取技術(shù)極大地影響了重建模型的質(zhì)量。 再次，本文提出一種快速的二次曲面體提取算法，使用一組重疊的橢球體來(lái)逼近給定的三維網(wǎng)格模型。 首先，本文對(duì)目前國(guó)內(nèi)外三維網(wǎng)格的二次曲面提取的背景知識(shí)、進(jìn)展及其在各個(gè)方面的應(yīng)用情況進(jìn)行了綜述。 最后，對(duì)本文的研究工作進(jìn)行總結(jié)，并指出了未來(lái)的研究方向。 其次，本文提出
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